サブエージェントの登録と管理

概要

サブエージェント管理ページは、特定の設定を持つサブエージェントを事前登録するために使用します。事前登録されたサブエージェントはメイン Agent のシステムプロンプトに自動的に注入され、Agent はマッチするタスクに遭遇した際に自動的に選択して呼び出します。

サブエージェント管理ページ-CN

事前登録サブエージェントの設定

基本設定

パラメータ	説明	必須
`name`	サブエージェント名	はい
`description`	能力の説明（親 Agent のシステムプロンプトに注入される）	はい
`systemPrompt`	アイデンティティ／ロールの定義	はい

ツール設定

パラメータ	説明
`tools`	ツールのホワイトリスト（省略時は親のすべてのツールを継承）
`disallowedTools`	ツールのブラックリスト（継承したものから除外）
`skills`	利用可能なスキル ID のリスト
`mcpServers`	利用可能な MCP サーバー名のリスト

実行設定

パラメータ	説明	デフォルト値
`model`	親の LLM モデルを上書き	親を継承
`maxTurns`	最大ループ回数	50
`canSpawn`	下位サブエージェントを作成できるか	false
`maxSpawnDepth`	最大ネスト深度（1-3）	1

管理操作

操作	説明
追加	新しい事前登録サブエージェントを作成
編集	既存のサブエージェント設定を変更
削除	事前登録サブエージェントを削除
並べ替え	リスト内のサブエージェントの順序を調整

Work との対話における連携

事前登録されたサブエージェントは、以下の方法で Work との対話と連携します：

システムプロンプトへの注入：サブエージェントの name と description がメイン Agent のシステムプロンプトに列挙されます
自動マッチング：LLM がユーザーメッセージのセマンティクスに基づいて適切なサブエージェントを自動的に選択します
手動呼び出し：ユーザーは対話中に特定のサブエージェントの使用を指定できます

利用シーンの例

サブエージェント名	説明	得意ツール
コードレビュアー	コードレビューと品質分析を担当	Read File, Search Files, Glob
ドキュメントライター	ドキュメントの作成とフォーマットを担当	Write File, Edit, Web Fetch
リサーチアシスタント	情報検索と資料収集を担当	Web Fetch, Search Files
データアナリスト	データ処理と分析を担当	Bash, Read File, Write File

操作ガイド：事前登録サブエージェントの作成

手順

APP → 設定 → サブエージェント を開く
サブエージェントを追加 をクリック
基本情報を入力：
- 名前：例「コードレビュアー」
- 説明：例「コード品質のレビュー、潜在的な bug の発見、最適化提案を担当」（この説明はメイン Agent のシステムプロンプトに注入され、Agent がいつ呼び出すべきかを判断するのに役立ちます）
- システムプロンプト：例「あなたは経験豊富なコードレビューの専門家であり、コード品質、パフォーマンス、セキュリティ、保守性に注目します…」
（任意）ツールのホワイトリスト／ブラックリストを設定
（任意）モデルを上書きするか maxTurns を調整
保存

設定例：「コードレビュアー」サブエージェント

名称: 代码审查员描述: 负责审查代码质量、发现潜在 bug、提供优化建议。擅长多语言代码分析。系统提示: 你是一位资深代码审查专家。你的职责是： 1. 分析代码质量和可维护性 2. 发现潜在的 bug 和安全漏洞 3. 提供具体的优化建议请对每个问题给出严重等级（低/中/高）和修复建议。工具白名单: Read File, Search Files, Glob Files（只需要读取能力，不需要修改）模型: Claude Sonnet 4（推理能力强） maxTurns: 30 canSpawn: false（不需要再委派）

                      
                      名称: 代码审查员
描述: 负责审查代码质量、发现潜在 bug、提供优化建议。擅长多语言代码分析。
系统提示: 你是一位资深代码审查专家。你的职责是：
  1. 分析代码质量和可维护性
  2. 发现潜在的 bug 和安全漏洞
  3. 提供具体的优化建议
  请对每个问题给出严重等级（低/中/高）和修复建议。
工具白名单: Read File, Search Files, Glob Files（只需要读取能力，不需要修改）
模型: Claude Sonnet 4（推理能力强）
maxTurns: 30
canSpawn: false（不需要再委派）

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maxSpawnDepth の実際の影響

設定	意味	適用シーン	費用への影響
1（デフォルト）	サブエージェントは下位サブエージェントを作成できない	シンプルな専門タスク	低
2	サブエージェントはさらに一層のサブエージェントを作成できる	中程度の複雑タスク、二次分解が必要	中
3	最大ネスト深度、三段階の委任を許可	高度に複雑な多段階タスク	高（各段階のサブエージェントが独立して token を消費）

注意：各段階のサブエージェントは独立した Agent Loop（デフォルト 50 回）を起動し、独立した LLM token を消費します。深度 3 は、最大 4 つの Agent が同時に実行される（メイン + 3 段階のサブエージェント）ことを意味し、費用は単一 Agent の数倍になる可能性があります。

事前登録 vs 自動作成：どちらを選ぶ？

比較	事前登録（dispatch_sub_agent）	自動作成（create_local_sub_agent）
設定	事前に設定しておけば一度で済む	Agent が毎回必要に応じて一時的に作成
一貫性	毎回同じ設定を使用し、結果が安定	Agent が毎回異なるアイデンティティとツールを付与する可能性がある
適したシーン	頻繁に繰り返し使用する専門ロール	一度きりの一時的なタスク分解
システムプロンプト	メイン Agent に自動注入され、Agent が使用可能であることを認識	Agent が作成するかどうかを自律的に判断

推奨：特定の種類のタスクを頻繁に必要とする場合（コードレビュー、ドキュメント作成、データ分析など）は、事前登録サブエージェントを作成してください。たまに発生する一時的なタスク分解については、Agent に自動作成させるだけで十分です。